关键词提取方法tfidf和textrank

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2023-01-12 21:54:15

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TFIDF、TextRank和TopicRank源码算法实现关键词提取

实现基于TF-IDF算法抽取，对关键词进行抽取的算法，程序

# 基于Python的中文文本关键词抽取系统 ## 项目简介本项目旨在利用Python实现中文文本关键词的抽取，通过三种不同的方法基于TFIDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取和基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，对文本进行高度凝练，帮助读者快速理解文本信息。 ## 主要特性和功能 1. 基于TFIDF的关键词抽取使用TFIDF算法计算文档中每个词语的权重，选取权重最高的TopN个词语作为文本关键词。该方法通过计算单文本词频（TF）和逆文本频率指数（IDF）得到词语权重，适用于性较强的文本关键词提取。 2. 基于TextRank的关键词抽取基于PageRank算法的思想，通过词语共现窗口构建共现网络，计算词语得分，选取得分最高的TopN个词语作为文本关键词。该方法考虑了词语间的相似关系，适用于单文档关键词抽取。 3. 基于Word2Vec词聚类的关键词抽取

资源包含文件：课程论文word+项目源码及数据+项目截图本文总结了三种常用的抽取文本关键词的方法：TF-IDF、TextRank和Word2Vec词向量聚类，并做了原理、流程以及代码的详细描述。另外，本文的实验目的主要在于讲解三种方法的思路和流程，实验过程中的某些细节仍然可以改进。例如Word2Vec模型训练的原始语料可加入相应的专业性文本语料；标题文本往往包含文档的重要信息，可对标题文本包含的词语给予一定的初始权重；测试数据集可采集多个分类的长文本，与之对应的聚类算法KMeans()函数中的n_clusters参数就应当设置成分类的个数；根据文档的分词结果，去除掉所有文档中都包含某一出现频次超过指定阈值的词语等等。详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/124784255?spm=1001.2014.3001.5502

实现了多种中文关键词提取算法，包括有监督的WordRank，无监督的TextRank、TfIdf、KeyBert、PositionRank、TopicRank等，扩展性强，开箱即用特征工程文本特征：包括Query长度、Term长度，Term在Query中的偏移量，term词性、长度信息、term数目、位置信息、句法依存tag、是否数字、是否英文、是否停用词、是否专名实体、是否重要行业词、embedding模长、删词差异度、以及短语生成树得到term权重等统计特征：包括PMI、IDF、TextRank值、前后词互信息、左右邻熵、独立检索占比（term单独作为query的qv/所有包含term的query的qv和）、统计概率、idf变种iqf 语言模型特征：整个query的语言模型概率 / 去掉该Term后的Query的语言模型概率

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